1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

精简了一下简历，🐮友们看看怎么样，能过初筛吗

🕐面试时间：26.4.13-45分钟-电话面试💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：1、自我介绍2、选熟悉的项目来完整介绍一下？3、这个课题组项目是几个人做的？4、现在主流Agent里面好像替换掉了RAG这一部分有了解过吗？5、AIcoding的过程中有遇到一些什么问题吗？或者说有没有一些心得？怎么去用AIcoding呢？6、AIcoding的话，平常使用哪些来写代码？7、介绍下React范式，然后Agent如何去判断何时调用知识库、MCP Server、API呢？8、React范式的话有什么缺点呢？9、介绍下文档异步处理的整个流程？10、为什么使用Kafka而不是使用Spring的Even...